2转自 饮水思源 bbs.sjtu.edu.cn·[FROM: 202.120.25.97]

本文深入探讨了AMAS、ECCV、ECML等顶级会议在AI、计算机视觉、机器学习领域的地位及发展趋势,同时也关注了ICDM、SDM、ICAPS等会议的专业定位与影响力变化。通过对比分析,揭示了不同领域内的会议如何反映技术前沿与学术动态,为研究者与从业者提供了宝贵参考。
AMAS (2+): agent方面最好的会议. 但是现在agent已经是一个一般性的概念, 
   几乎所有AI有关的会议上都有这方面的内容, 所以AAMAS下降的趋势非常明显.

ECCV (2+): 计算机视觉方面仅次于ICCV的会议, 因为这个领域发展很快, 有可能
   升级到1-去.

ECML (2+): 机器学习方面仅次于ICML的会议, 欧洲人极力捧场, 一些人认为它已
   经是1-了. 我保守一点, 仍然把它放在2+. 因为机器学习发展很快, 这个会议
   的reputation上升非常明显.

ICDM (2+): 数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议, 目前和SDM相当. 这个会只有5年
   历史, 上升速度之快非常惊人. 几年前ICDM还比不上PAKDD, 现在已经拉开很大
   距离了.

SDM (2+): 数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议, 目前和ICDM相当. SIAM的底子很厚, 
   但在CS里面的影响比ACM和IEEE还是要小, SDM眼看着要被ICDM超过了, 但至少
   目前还是相当的.

ICAPS (2): 人工智能规划方面最好的会议, 是由以前的国际和欧洲规划会议合并
   来的. 因为这个领域逐渐变冷清, 影响比以前已经小了.

ICCBR (2): Case-Based Reasoning方面最好的会议. 因为领域不太大, 而且一直
   半冷不热, 所以总是停留在2上.

COLLING (2): 计算语言学/自然语言处理方面仅次于ACL的会, 但与ACL的差距比
   ICCV-ECCV和ICML-ECML大得多.

ECAI (2): 欧洲的人工智能综合型会议, 历史很久, 但因为有IJCAI/AAAI压着, 
   很难往上升.

ALT (2-): 有点象COLT的tier-2版, 但因为搞计算学习理论的人没多少, 做得好
   的数来数去就那么些group, 基本上到COLT去了, 所以ALT里面有不少并非计算
   学习理论的内容. 

EMNLP (2-): 计算语言学/自然语言处理方面一个不错的会. 有些人认为与COLLING
   相当, 但我觉得它还是要弱一点.

ILP (2-): 归纳逻辑程序设计方面最好的会议. 但因为很多其他会议里都有ILP方面
   的内容, 所以它只能保住2-的位置了.   

PKDD (2-): 欧洲的数据挖掘会议, 目前在数据挖掘会议里面排第4. 欧洲人很想把
   它抬起来, 所以这些年一直和ECML一起捆绑着开, 希望能借ECML把它带起来. 
   但因为ICDM和SDM, 这已经不太可能了. 所以今年的PKDD和ECML虽然还是一起开, 
   但已经独立审稿了(以前是可以同时投两个会, 作者可以声明优先被哪个会考虑, 
   如果ECML中不了还可以被PKDD接受).
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机子角度、速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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